自我介绍实习遇到的难点，是如何克服的有在线上排查的经验吗B 平台 策略模式、工厂模式和模版方法模式是如何运用的，有什么区别阶梯退避轮询中，base 和上限是如何确定的峰值或高频请求时，如何保证 SLAC 系统 Checkpoint 回溯机制是如何实现的；取 Checkpoint 发生在哪些时机A 系统 如何保证事务下，数据库与缓存的一致性详细讲一下分布式随机分片锁八股了解缓存击穿和雪崩吗了解 JVM 内存吗垃圾回收了解过吗AI了解 AI Agent 吗了解 Agent 的上下文窗口吗；上下文超过模型窗口限制，如何处理了解过 Agent 的短期记忆和长期记忆吗算法二叉树的层序遍历 &&a...

timeline3.9投递3.19一面3.31二面4.1告知二面通过免三面4.2hr面4.3oc人生第一次面试就是字节，没想到最后竟然能oc。（ 免三面真的很意外😳）

1.自我介绍2. 文章分类大概有多少文章？数据规模怎么影响方案？答案：如果文章量只有几千篇，我一般不会一上来就训练很复杂的模型，而是先用预训练模型微调，或者用 embedding 加传统分类器做一个强 baseline。因为数据量太小的时候，复杂模型很容易过拟合，线上效果不稳定。如果有几十万到几百万篇文章，就可以考虑训练一个更稳定的分类模型，包括 BERT 微调、领域继续预训练、层级分类模型，甚至做多任务学习。数据量越大，越要关注标签噪声，因为文章分类里的标注经常不是绝对干净的，尤其是多维度分类，一个文档可能同时属于多个业务类别。实际项目里我会先看三个东西：类别数量、每个类别样本分布、单篇文档...